报告：早期阿尔茨海默病中通过Fixel-based分析揭示与Tau相关的白质变化 研究背景 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）通常被认为主要影响灰质（Grey Matter, GM），但越来越多的证据表明白质（White Matter, WM）也会出现异常。目前的研究主要依赖扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）来非侵入性地调查AD中的白质完整性。然而，DTI在描述白质变化时存在方法上的局限性，导致研究结果不一致。例如，一些研究显示DTI揭示的白质变化与β淀粉样蛋白（Amyloid-beta, Aβ）病理相关，而其他研究则显示相反的结果，或者未发现关联。 研究来源 本文由Khazar Ahmadi等学者撰写，分别来自Lund大学...

DeepDTI：使用深度学习实现高保真六方向扩散张量成像 研究背景及研究动机 扩散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）在活体人脑组织微结构和结构连接性映射方面具有无可比拟的优势。然而，传统的DTI技术因为角度采样的要求导致扫描时间过长，制约了其在常规临床实践和大规模研究中的应用。为了克服这一瓶颈，研究者们开发了一种新的DTI处理框架，称为DeepDTI，通过数据驱动的监督深度学习最小化DTI的数据需求。本文的目的在于展示如何使用DeepDTI显著减少DTI的采样数据量，从而实现更快的扫描速度，同时保持高质量的成像结果。 论文来源 这篇论文的主要作者包括Qiyuan Tian, Berkin Bilgic, Qiuyun Fan, Congyu Liao...